精确定位情节规则：事件序列挖掘新方法

“从事件序列中挖掘精确定位的情节规则” 这篇研究论文探讨了在事件序列中挖掘精确定位情节规则的方法。传统的事件情节规则挖掘方法虽然能够发现先驱事件与后续事件之间的序列关联，但它们通常只提供一个给定时间间隔内的发生概率，而无法精确到每个事件的具体响应时间。这在时间敏感的应用中，如程序安全交易和智能交通管理等场景，就显得不足。 为解决这个问题，研究者提出了“固定间隙情节”（fixed-gap episode）的概念。固定间隙情节是由一系列有序事件组成，其中任意两个连续事件之间的时间差是恒定的。这种概念强化了对事件序列中响应时间的精细度，使得事件的发生时间可以被明确地指定。 基于固定间隙情节的概念，论文定义了一个新的问题——挖掘精确定位情节规则。在这个问题中，不仅要求找出先驱事件与后续事件的序列关联，还要明确每个后续事件的确切发生时间。 为了有效地挖掘这些规则，研究者设计了一种基于字典（trie）的数据结构，并结合了几种剪枝策略。字典数据结构通常用于高效地存储和检索字符串，而在本研究中，它可能被用来快速定位和匹配事件序列模式。剪枝策略则有助于减少搜索空间，提高挖掘效率，避免不必要的计算。 此外，论文可能还涉及了评估和验证这些规则的有效性，以及在实际应用中的性能分析。可能包括了实验设计，使用真实或模拟的事件序列数据集，对比传统方法与新方法在精度、召回率和运行时间等方面的表现。 这篇研究论文为时间敏感应用提供了更精确的情节规则挖掘技术，通过固定间隙情节和优化的挖掘算法，提升了对事件序列中时间关系理解的精确度，从而有望在智能系统和监控等领域带来更好的预测和决策支持。